BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Data
1. Analisis Persentase
Analisis persentase digunakan untuk mengukur sikap karyawan
terhadap perubahan kebijakan hari kerja.
Untuk skor sikap karyawan, item yang digunakan sebanyak 10 item,
dengan skor 1, 2, 3, 4, 5, berdasarkan perhitungan instrumen dengan
menggunakan skala Likert, diperoleh :
a. Total skor terkecil : 10×1=10
b. Total skor terbesar : 10×5=50
Untuk menentukan interval yang digunakan untuk membentuk skala
sikap karyawan digunakan rumus :
=
Dimana Ci = interval kelas ; Range = selisih nilai tertinggi dengan nilai
terendah ; K = jumlah kelas.
Berdasarkan skala Likert, maka kelas yang digunakan adalah 5, maka
Dari hasil analisis data persentase, diketahui sikap konsumen atas
perubahan kebijakan hari kerja, yang dapat dilihat pada tabel di bawah
ini :
Tabel V.8
Sikap Karyawan atas Perubahan Hari Kerja Sikap Konsumen Kategori Rentang Skor Jumlah Responden Persentase P = nx/N × 100% 10 - 17 1 1,2 Sangat Rendah 18 - 25 11 13,1 Rendah 26 - 33 22 26,2 Sedang 34 - 41 34 40,5 Tinggi 42- 50 16 19,0 Sangat Tinggi Total 84 100,0
Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Dari Tabel V.8 di atas, diperoleh hasil sikap karyawan pada kategori
tinggi, sebanyak 34 responden (40,5%). Berdasarkan hasil tersebut,
kategori tinggi menduduki jumlah responden dan persentase yang
paling tinggi dibandingkan kategori lain. Hanya ada 1 reponden yang
berada pada kategori sangan rendah, yang berarti sikapnya sangat
negatif atas perubahan hari kerja. Pada kategori rendah, terdapat 11
reponden (13,1%). Untuk kategori sedang, jumlah responden sebanyak
22 (26,2%) dan yang berada pada kategori sangat tinggi sebanyak 16
responden (19%).
Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa 40,5% responden
Hasil ini direpresentasikan pada :
a. Responden memiliki pemikiran yang positif atas perubahan
hari kerja.
b. Responden memiliki perasaan positif / senang atas perubahan
hari kerja.
c. Responden berperilaku positif dengan adanya perubahan hari
kerja.
2. Uji Normalitas
Grafik V.1
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu (residual) memiliki distribusi normal
garis diagonal dan mengikuti arah garis sehingga terjadi pemenuhan
persyaratan normalitas sebaran data maka model regresi telah
memenuhi asumsi normalitas.
3. Analisis Regresi Sederhana
Dari pengolahan data yang dilakukan, diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel V.9 Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N kinerja karyawan 50.2857 4.14081 84 sikap karyawan 34.9405 8.03509 84 Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Tabel V.9 menunjukkan rata-rata skor dan standar deviasi untuk
masing-masing variabel. Rata-rata skor kinerja karyawan sebesar
50.2857, dan rata-rata poin untuk sikap karyawan sebesar 34.9405.
Sedangkan, standar deviasi kinerja karyawan sebesar 4.14081, dan
standar deviasi variabel sikap karyawan sebesar 8,03509.
Tabel V.10 Correlations kinerja karyawan sikap karyawan Pearson Correlation kinerja karyawan 1.000 .320 sikap karyawan .320 1.000 Sig. (1-tailed) kinerja karyawan . .002 sikap karyawan .002 . N kinerja karyawan 84 84 sikap karyawan 84 84 Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Tabel V.10 menunjukkan adanya hubungan antara variabel kinerja
karyawan dan sikap karyawan. Besarnya hubungan antara kinerja dan
sikap karyawan adalah 0,320. Hubungan antara kedua variabel tersebut
masih cenderung lemah. Korelasi yang positif menunjukkan hubungan
antara kedua variabel tersebut adalah searah, artinya jika sikap
karyawan semakin positif, maka kinerja karyawan akan meningkat.
Nilai signifikansinya sebesar 0,002, nilai ini masih lebih kecil dari 0,05,
artinya hubungan antara variabel kinerja dan sikap karyawan
signifikan. Tabel V.11 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .320a .102 .091 3.94757 a. Predictors: (Constant), sikap karyawan
b. Dependent Variable: kinerja karyawan Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Tabel V.11 menunjukkan besarnya koefiensi determinasi yang
berfungsi untuk mengetahui besarnya persentase variabel dependen
yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Koefisien determinasi
digunakan untuk menghitung besarnya peranan atau pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi
ditunjukkan pada kolom R Square, sebesar 0,102 atau sebesar 10,2%.
Artinya variabel kinerja yang dapat dijelaskan oleh variabel sikap
oleh faktor-faktor lain yang belum diteliti. Rentang nilai R Square
adalah 0 – 1, semakin mendekati nilai 1 maka hubungan antara dua variabel tersebut semakin kuat, jika mendekati 0, maka hubungannya
semakin lemah. Karena nilai R Square pada tabel sebesar 0,102,
menunjukkan bahwa hubungan variabel sikap dengan variabel kinerja
lemah.
Standar Error of the Estimate (SEE) untuk variabel kinerja sebesar
3,94757, jika dibandingkan dengan standar deviasi (STD), sebesar
4,14081, maka nilai SEE lebih kecil dari STD. Artinya angka ini baik
digunakan sebagai prediktor dalam menentukan besarnya skor kinerja
karyawan, karena nilai yang dapat digunakan sebagai prediktor
variabel dependen adalah yang lebih kecil dari nilai standar deviasi
(SEE < STD). Tabel V.12 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 145.311 1 145.311 9.325 .003a Residual 1277.832 82 15.583 Total 1423.143 83
a. Predictors: (Constant), sikap karyawan b. Dependent Variable: kinerja karyawan Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Tabel V.12 menunjukkan hasil uji Anova yang digunakan untuk
dari 0,05 maka regresi tersebut layak digunakan sebagai model regresi.
Hasil yang ditunjukkan pada tabel nilai F sebesar 9,325 dengan
signifikansi 0,003 yang mana lebih kecil dari 0,05, sehingga model
regresi ini layak digunakan untuk memprediksi nilai kinerja karyawan.
Tabel V.13 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 44.532 1.933 23.040 .000 sikap karyawan .165 .054 .320 3.054 .003 a. Dependent Variable: kinerja karyawan
Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Dari hasil olah data tersebut, diperoleh persamaan regresi
sederhana :
Y = 44,532 + 0,165X
Nilai Y (kinerja) adalah 44,532 ketika nilai X (sikap) sama dengan
0, sedangkan Y akan berubah sebesar 0,165 satuan jika X berubah
sebesar satu satuan.
Nilai sig. level sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 (nilai alpha),
maka terdapat pengaruh positif antara sikap karyawan terhadap kinerja
4. Analisis Uji-t
Untuk mengetahui signifikansi variabel sikap terhadap kinerja,
dilakukan uji t. Pengambilan keputusan dari analisis uji t adalah
sebagai berikut :
a. Nilai thitung ≥ nilai ttabel pada α = 0,05, atau thitung pada
p-value ≤ 0,05, maka H0 ditolak, H1 diterima.
b. Nilai thitung < nilai ttabel pada α = 0,05, atau thitung pada p-value > 0,05, maka H0 diterima, H1 ditolak.
Dari tabel V.13 dapat dilihat bahwa nilai thitung adalah 3,054,
sedangkan nilai ttabel pada α = 0,05 adalah sebesar 1,663 (t84-1=t83), sehingga nilai thitung ≥ nilai ttabel. Atau jika dilihat dari nilai signifikansinya, nilai yang diperoleh dari pengolahan data, nilai
signifikansinya adalah 0,003 yang lebih kecil dari nilai α (0,05). Maka
H0 ditolak dan H1 diterima, yaitu variabel sikap berpengaruh signifikan
terhadap kinerja karyawan.
